零基础学习大模型

揭秘大模型智能背后的神秘力量

前言

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。其中，大模型（LLM）以其强大的语言处理能力和广泛的应用场景，成为了AI领域的一颗璀璨明珠。那么，大模型究竟是什么？它是怎么生成内容的？它又有哪些特点，能干啥呢？今天，我们就来一起揭开大模型的神秘面纱。

大模型是什么？
大模型是怎么生成结果的？
大模型都有哪些特点？
大模型都能干什么？

PART**/ 01**

大模型是什么？

1**、不严谨但通俗化的比喻**

如果把人类的语言比作一座超级无敌庞大的图书馆，里边装着人类通用的知识，那么大模型就像是这座图书馆的超级管理员。它不仅能够理解、分析图书馆中的每一本书（即语言数据），还能够根据需求生成新的内容，就像创作出一本全新的书籍。更重要的是，大模型具备强大的记忆和学习能力，能够不断地从新的数据中学习，提高自己的管理能力。

2、大模型定义

大模型，是简称，全称「大型语言模型」，英文「Large Language Model」，缩写「LLM」，是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，是当前AI领域的一个重要分支，了解和掌握大模型的相关知识是非常有必要的。

它利用海量的文本数据进行训练，学习语言的规律、结构和语义，从而实现对人类语言的理解和生成。LLM在机器翻译、智能问答、文本生成等领域有着广泛的应用，为人们的生活和工作带来了极大的便利。

另外说个话题，什么是对话产品，什么是大模型，大家需要分清，二者是是有区别和联系的，不要把ChatGPT和GPT混为一谈。

区别：对话产品是产品层面的概念，大模型是技术层面的概念。

联系：对话产品是在大模型技术的基础上实现出来的。

在这里插入图片描述

PART**/ 02**

大模型是怎么生成结果的？

1、人人都能看得懂的原理：

其实，它只是根据上文，猜下一个词的概率……，

并不一定概率大的一定被生成，相对来说概率大的被生成的几率大，概率小的被生成的几率小，

怎么理解呢，就像北京小汽车摇号一样，你细品，

另外为了说明是以上的情况，你可以体验任何一家大模型产品，同样的query，多试几次，看结果是不是每次都相同，如果概率大的一定被生成，结果肯定每次都一样，反之则每次都不一样。

这也是为什么大模型有幻觉的原因之一，其实它并不知道我们在说什么，它也不知道它生成的内容是什么意思，就是通过统计学、概率论来完成，只不过这里边的参数比较大，大到足够让人认为它什么都懂什么都会，就是所谓的量变达到质变的过程。

2.再深一点的原理：

这里引用孙志岗老师的一段话

用不严密但通俗的语言描述大模型的工作原理：

大模型阅读了人类曾说过的所有的话。这就是「机器学习」，这个过程叫「训练」

把一串 token 后面跟着的不同 token 的概率存入「神经网络」。保存的数据就是「参数」，也叫「权重」

当我们给它若干 token，大模型就能算出概率最高的下一个 token 是什么。这就是「生成」，也叫「推理」

用生成的 token，再加上上文，就能继续生成下一个 token。以此类推，生成更多文字

如果不知道什么是token？可以出门左转，详细看我的另外一篇文章《一文读懂：token到底是个啥？》

3、再深入的原理：

再深入就要祭出，这套生成机制的内核了，叫「Transformer 架构」，说到Transferform架构，由于篇幅的问题，今天就先不展开说了，后续会出一篇详解Transferform架构的文章。

虽然我特意找了一版中文的架构图，但是估计很多人看着头就大，如果是这样就先别看上面的图了，看下面这个简单点的。

在这里插入图片描述

简单点理解主要包括输入层、编码层、解码层和输出层。

输入层负责接收原始文本数据，将其转换为模型能够处理的格式。

编码层则利用深度学习技术对文本进行编码，提取出有用的特征信息。

解码层根据编码后的特征信息，生成目标语言的文本。

最后，输出层将生成的文本输出给用户。说明一下，为了学习我们可以简单的这么开始理解，但实际并不是这么简单，这里只是从浅到深让大家便于理解大模型的架构。

PART**/ 03**

大模型都有哪些特点？

海量数据处理能力：LLM能够处理海量的文本数据，从中提取出有用的信息，为语言处理提供丰富的素材。
强大的语言理解能力：通过深度学习技术，LLM能够准确理解人类语言的含义和上下文，从而进行精准的回答和生成。
灵活的应用场景：LLM可以应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、智能写作、聊天机器人等，满足不同领域的需求。
持续学习能力：LLM具备强大的学习能力，可以不断地从新的数据中学习，提升自己的性能。
大规模参数：大模型通常拥有数十亿甚至数万亿个参数。这些参数使得模型具有更强大的表达能力，能够更好地拟合复杂的数据分布和学习复杂的任务。
泛化能力：一般情况下，大模型具有更好的泛化能力，能够在未见过的数据上表现出色。这是因为大模型可以更好地捕捉数据中的细微特征和规律，从而更好地适应不同的数据分布。
可迁移性：由于大模型在许多任务上都能表现良好，因此它们通常具有较强的迁移学习能力。即使在面对新任务时，通过微调或迁移学习，大模型也能够快速适应并取得不错的性能。大模型通常在一个广泛的任务上预训练，然后可以通过微调（fine-tuning）适应特定的应用场景。
高计算复杂度：由于大模型的参数数量庞大，其训练和推断过程通常需要大量的计算资源和时间。这意味着需要强大的硬件基础设施来支持大型模型的训练和部署。

PART**/ 04**

大模型都能做什么？

千万别以为大模型只是聊天机器人。它的能量，远不止于此。

舆情分析：从公司产品的评论中，分析哪些功能/元素是用户讨论最多的，评价是正向还是负向
坐席质检：检查客服/销售人员与用户的对话记录，判断是否有争吵、辱骂、不当言论，话术是否符合标准
知识库：让大模型基于私有知识回答问题
零代码开发/运维：自动规划任务，生成指令，自动执行
AI 编程：用 AI 编写代码，提升开发效率
智能客服：和语音交互结合，大模型回答用户的问题
智能售后：对产品售后问题进行诊断，给到用户解决方案
智能营销：提高营销文案、图片、视频输出的效率

总结

大模型（LLM）作为人工智能领域的重要分支，以其强大的语言处理能力和广泛的应用场景，为我们的生活和工作带来了极大的便利。通过深入了解什么是LLM、LLM如何生成结果的、LLM的特点、应用场景，我们可以更好地利用这一技术，推动人工智能的发展，为人类创造更美好的未来。在未来，随着技术的不断进步和数据的不断积累，LLM将会变得更加智能、更加高效。让我们拭目以待，期待LLM在更多领域展现其强大的魅力！

世界在变，你可以选择变，也可以选择不变，但是你要对自己的不变负全部责任。因为，进步就意味着必须淘汰一些东西，不要等到淘汰的那天才幡然醒悟。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。